Original em inglês: https://argusic.com/subject/saleor
saleor
Saleor Core: a API de comércio de alto desempenho, componível e desacoplada.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonBSD-3-Clausecommit 5ff56489737c
Python, licença BSD-3-Clause. O projeto se descreve como: cart, checkout, commerce, composable, e commerce, ecommerce, graphql e headless.
saleor executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 227 minutos e encontrou 5 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
Saleor runs in this container: Postgres 16, Redis 7.4, and libmagic were stood up rootlessly; migrations complete; the Django/GraphQL API answered HTTP 200 on /graphql/ for shop, products, and tokenCreate queries, authenticated attributeCreate/attributeUpdate mutations (errors:[]) persisted to Postgres, the Celery worker connected to Redis and became ready, and 233 pytest tests across product, GraphQL product queries...
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- python-magic import failed: could not find libmagic (system lib absent, /usr unwritable)8 minutos
- pytest suite killed by cgroup OOM under parallel xdist workers (oom_kill 2) on 1GB RAM/8GB cgroup7 minutos
- Interactive `manage.py shell` imported vendored django.contrib.auth before saleor.settings could install Saleor apps, crashing with RuntimeError5 minutos
- pywatchman build failed: Python.h not found (missing python3-dev headers on system Python)3 minutos
- Celery worker connected to amqp://[email protected]:5672 instead of Redis because CELERY_BROKER_URL (redis://localhost:6379/1) was unset in the tool environment2 minutos
- Tempo de instalação
- 227 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 45 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 5 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- pytest (8+113+69+43 = 233 passed, 0 failed) across product/units, GraphQL product queries, GraphQL draft-order mutations, and file validators; plus POST /graphql/ returned HTTP 200 for shop query, tokenCreate JWT auth, attributeCreate/Update mutations with errors:[] confirmed in Postgres; celery worker reported 'ready' connected to redis://127.0.0.1:6379/1
- Tokens de modelo usados
- 2.347.324
- Commit exato testado
- 5ff56489737c
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
Assista à sessão
A execução inteira, a partir de uma máquina limpa, na velocidade em que realmente aconteceu. Nada é cortado e nada é acelerado.
Uma gravação da tentativa 2, executada em , a tentativa que decidiu o veredito acima. A gravação do terminal da qual ele foi feito é a evidência, guardada com uma impressão digital sha256; o vídeo é uma renderização dela. Nada é carregado do serviço de vídeo até você apertar o play.
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
- Verified: Django check, migrate (OK), populatedb, GraphQL API queries and authenticated mutations…
**Verified commands**
- `python manage.py check` → `System check identified no issues`
- `migrate` → `OK` (290 order migrations, 13 auth, etc. applied)
- `curl POST /graphql/` → HTTP 200, `{"data":{"__typename":"Query"}}`
- `tokenCreate` mutation → HTTP 200, real RS256 JWT; `attributeCreate`/`attributeUpdate` mutations …
- `celery worker` → `Connected to redis://127.0.0.1:6379/1`, `celery@... ready.`
- pytest: `test_generate_and_set_variant_name.py` 8 passed; `queries/test_product_query.py` 113 pas…
- GitHub repo untouched: `git status` clean
**Notes**
- `3:47` below was computed from the recorded start time (15:05, after env/README reconnaissance) t…
- All services were stood up rootlessly inside the container (system packages unavailable); no real…Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 227 minutos.
- Recuperou-se de todos os 5 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença BSD-3-Clause, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
- Medido 2 vezes, então o resultado não é um caso isolado.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
cartcheckoutcommercecomposablee-commerceecommercegraphqlheadlessheadless-commercemultichannelomsorder-managementpaymentspimpythonshopshopping-cartstore
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/saleor)Perguntas
- saleor executa?
- Sim. saleor executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 227 minutos, encontrando 5 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou saleor?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit 5ff56489737c. Há 2 tentativas registradas, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar saleor?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,53: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar saleor?
- 227 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- saleor precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar saleor?
- 5 coisas quebraram na execução registrada, e 5 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de saleor?
- Todas as 2 execuções registradas estão nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.